© Birkhäuser Verlag, Basel, 2009 Cross-national time trends in bullying behaviour 1994–2006: findings from Europe and North America
Notice bibliographique
Résumé
Original article Objectives: To identify trends over 12 years in the prevalence of bullying and associated victimization among adolescents in North American and European countries. Methods: Cross-sectional self-report surveys were obtained from nationally representative samples of 11–15 year old school children in 21 countries in 1993/94 and in 27 countries in each of 1997/98, 2001/02 and 2005/06. Measures included involvement in bullying as either a perpetrator and/or victim. Results: Consistent decreases in the prevalence of bullying were reported between 1993/94 to 2005/06 in most countries. Geo-graphic patterns show consistent decreases in bullying in West-ern European countries and in most Eastern European countries. An increase or no change in prevalence was evident in almost all English speaking countries participating in the study (England, Scotland, Wales, Ireland and Canada, but not in the USA). Conclusion: Study findings demonstrated a significant de-crease in involvement in bullying behaviour in most participat-ing countries. This is encouraging news for policy-makers and practitioners working in the field of bullying prevention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,187 | 0,113 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».